Valutazione delle prestazioni out-of-sample
Questo esempio mostra come i tuoi rendimenti possano variare in base ai pesi generati da un portafoglio ottimizzato. Userai il portafoglio di stima (pf_estim) per valutare la performance del tuo portafoglio sul campione di valutazione dei rendimenti (returns_eval).
Quanto è grave la perdita di optimalità? Confrontiamo, per i pesi di portafoglio in pf_estim, la performance attesa usando il campione di stima (returns_estim) con il rendimento effettivo nel periodo out-of-sample (returns_eval).
pf_estim, returns_estim e returns_eval sono già caricati nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione all'analisi di portafoglio in R
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola i rendimenti del portafoglio con ribilanciamento mensile e pesi
pf_estim$pwsul campione di stimareturns_estim. Chiamalireturns_pf_estim. - Calcola i rendimenti del portafoglio con ribilanciamento mensile e pesi
pf_estim$pwsul campione di valutazionereturns_eval. Chiamalireturns_pf_eval. - Usa la funzione
table.AnnualizedReturns()sureturns_pf_estim. - Usa la funzione
table.AnnualizedReturns()sureturns_pf_eval. Confronta rendimento, rischio e Sharpe ratio di questi portafogli. I risultati dipf_evalsono ciò che potresti aspettarti in una performance reale.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create returns_pf_estim
returns_pf_estim <- Return.portfolio(___, pf_estim$pw, rebalance_on = "months")
# Create returns_pf_eval
# Print a table for your estimation portfolio
# Print a table for your evaluation portfolio